本发明公开了一种基于深度强化学习的制造系统重构规划方法，该方法的实施过程如下：对现有的可重构机床和待加工产品进行分析，获取机床构形集合与产品待加工特征集合；采用马尔可夫决策过程对制造系统重构规划问题进行建模，形成重构规划的马尔可夫模型，根据机床构形集合与产品待加工特征集合明确状态空间和动作空间，根据确定的优化目标，确定奖励函数和转换概率矩阵；基于重构规划的马尔可夫模型，利用重构规划智能体与环境不断交互获得的样本数据对DQN算法的神经网络进行训练；利用训练好的DQN网络，输入的工件特征，快速求解获得制造系统重构规划的优化方案。本发明能够解决制造系统重构规划问题。
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来源：北方有色网
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